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Usage of machine learning techniques for prediction of the remaining useful lifetime of electric motors
dc.contributor.advisor | Granda Candás, Juan Carlos | |
dc.contributor.advisor | Magadán Cobo, Luis | |
dc.contributor.author | Menéndez González, Alonso | |
dc.date.accessioned | 2023-08-22T10:24:54Z | |
dc.date.available | 2023-08-22T10:24:54Z | |
dc.date.issued | 2023-07-25 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10651/69371 | |
dc.description.abstract | En la industria, existen varios tipos de mantenimiento. Entre ellos, el mantenimiento predictivo es el que ofrece mayores beneficios, tanto en la productividad como en la reducción de costes, ya que es capaz de predecir el tiempo de vida restante (RUL) del motor. Este proyecto plantea, el estudio y análisis de diferentes técnicas machine learning a la hora de predecir el RUL. Para ello se analizarán los diferentes datasets existentes, y se aplicarán técnicas ML con el fin de comparar su adecuación a este tipo de problemas. | spa |
dc.format.extent | 107 p. | |
dc.language.iso | eng | spa |
dc.relation.ispartofseries | Grado en Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.title | Usage of machine learning techniques for prediction of the remaining useful lifetime of electric motors | eng |
dc.title.alternative | Uso de técnicas de machine learning para la predicción de la vida restante de motores eléctricos | spa |
dc.type | bachelor thesis | spa |
dc.rights.accessRights | open access |
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